ИИ на пороге сингулярности, уязвимости SS7 и цифровые капсулы времени

Коротко

• Теорема Мучника математически указывает на 2026 год как на точку сингулярности для данных.
• В устаревшем протоколе SS7 обнаружены новые критические уязвимости.
• Практика создания цифровых "капсул времени" ставит вопрос о доверии к будущему.
• ИИ демонстрирует прорывные результаты в финансах и математике, но ему грозит "модельный коллапс".
• Google анонсировал новую архитектуру Gemini 3 Flash, претендуя на лидерство в 2025 году.

Точка сингулярности данных

Что случилось

В статье на Хабре представлен анализ, согласно которому 2026 год может стать точкой сингулярности для данных. Это предсказание основано на теореме советского математика Мучника, сформулированной 75 лет назад. Автор проводит параллели между математической абстракцией и современным взрывным ростом объема информации.

Почему важно

Это не просто прогноз, а математически обоснованная гипотеза о переломном моменте, после которого наши текущие модели обработки и осмысления данных могут стать неадекватными. Это ставит фундаментальные вопросы перед IT-инфраструктурой, аналитикой и этикой.

Кому важно

Архитекторам данных, исследователям в области ИИ, стратегам технологических компаний и футурологам. Тем, кто планирует долгосрочные проекты в сфере big data и машинного обучения.

Что делать

Ознакомиться с теоретическими основаниями прогноза, пересмотреть дорожные карты долгосрочных IT-проектов с учетом потенциальных парадигмальных сдвигов после 2026 года.

Источник

«2026: Битик Свободы. Как теорема Мучника предсказывает точку сингулярности данных»

Уязвимости в фундаменте телекома

Что случилось

Опубликован перевод материала, детально описывающего новую атаку на протокол сигнализации SS7, которая использует расширенные теги. Несмотря на свой возраст, SS7 до сих пор является основой для международной телефонной связи.

Почему важно

Уязвимости в SS7 носят фундаментальный характер и позволяют перехватывать SMS, прослушивать звонки и отслеживать местоположение абонентов. Новая атака демонстрирует, что арсенал злоумышленников продолжает пополняться, а полная замена устаревшей инфраструктуры — сложный и долгий процесс.

Кому важно

Специалистам по информационной безопасности телеком-операторов, разработчикам защищенных решений для связи, регуляторам в сфере коммуникаций.

Что делать

Операторам связи необходимо проводить постоянный аудит своих SS7-шлюзов, внедрять системы мониторинга сигнализации (SIGTRAN Firewalls) и ускорять переход на более современные протоколы, такие как Diameter и HTTP/2 в сетях 5G.

Источник

[Перевод] Хороший, Плохой, Расширенный: SS7 атака с использованием расширенных тэгов

Цифровое наследие и доверие к будущему

Что случилось

В статье поднимается философский и практический вопрос о создании цифровых «капсул времени» — закладок информации для далеких потомков. Автор размышляет о мотивах этого жеста и его истинной ценности в эпоху быстро устаревающих форматов и носителей.

Почему важно

Практика отражает глубокую человеческую потребность в диалоге со временем, но в цифровую эпоху она сталкивается с проблемами физической сохранности носителей, читаемости форматов и смысловой интерпретации. Это вопрос цифрового долголетия и архивного дела.

Кому важно

Архивистам, digital-художникам, культурологам, а также любому, кто задумывается о сохранении личной или корпоративной цифровой истории.

Что делать

При создании цифровых архивов «в будущее» использовать открытые, хорошо документированные форматы, multiple backup на разных физических носителях и сопровождать данные максимально подробными метаописаниями.

Источник

Капсулы времени – жест доверия к эпохе, в которой нас уже нет

Достижения и риски искусственного интеллекта

Что случилось

С одной стороны, декабрь 2025 года отмечен прорывными успехами ИИ: модели сдают экзамены по финансовому анализу на профессиональном уровне и участвуют в доказательстве задач международной математической олимпиады. С другой — в отдельной статье обсуждается угроза «модельного коллапса» или «цифрового вырождения» ИИ из-за обучения на синтетических данных, сгенерированных другими ИИ.

Почему важно

Мы наблюдаем парадокс: ИИ достигает невиданных высот в решении сложных аналитических задач, но фундамент его развития — данные для обучения — становится все более «зашлакованным». Это создает системный риск деградации будущих поколений моделей.

Кому важно

Разработчикам и исследователям машинного обучения, компаниям, внедряющим ИИ в критически важные процессы, венчурным инвесторам в AI-стартапы.

Что делать

Инвестировать в создание и поддержку высококачественных, верифицированных датасетов из «реального мира». Внедрять строгие методологии оценки качества данных для обучения. С осторожностью относиться к использованию синтетически сгенерированных данных без четкого контроля.

Источник

Как ИИ сдал экзамен по финансовому анализу и победил в математической олимпиаде — лучшие статьи декабря 2025 и Нейрослоп на нейрослопе: что под капотом у грядущей катастрофы

Риски и неопределенности

• Математическая модель сингулярности данных — это гипотеза, а не гарантированный прогноз. Реальность может внести коррективы.
• Скорость устранения уязвимостей SS7 на глобальном уровне крайне низка из-за сложности и стоимости модернизации инфраструктуры.
• Цифровые носители и форматы могут стать нечитаемыми гораздо раньше, чем предполагают создатели «капсул времени».
• Угроза «модельного коллапса» ИИ пока носит теоретический характер, но игнорировать ее уже нельзя.
• Конкурентная гонка моделей ИИ (Gemini, GPT, Claude) может сместить фокус с качества и безопасности данных в сторону скорости выхода на рынок.

Неделя показала, что технологическая повестка балансирует между прорывными предсказаниями о будущем и решением насущных проблем устаревшей инфраструктуры. Ключевой вызов — управлять инновациями, не забывая о фундаментальных рисках и этических вопросах.